一、媒介应用主要包括什么?
在狭义的层面上,媒介包括物质实体和物理能。前者如文字、各种印刷品、记号、有象征意义的物体、信息传播器材等;后者如声波、光、电波等。
当我们说到‘大众媒介’的时候,我们往往不仅指大众传播的渠道,而且指这些渠道的内容,甚至还指那些为之工作的人们的行为。
二、什么为人工智能提供了媒介?
1941年以来随着电子计算机的发展为人工智能的可能实现了提供的媒介。
计算机(computer)俗称电脑,是现代一种用于高速计算的电子计算机器,可以进行数值计算,又可以进行逻辑计算,还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行,自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。
由硬件系统和软件系统所组成,没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类,较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机等。
计算机发明者约翰·冯·诺依曼。计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一,对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响,并以强大的生命力飞速发展。它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到社会的各个领域,已形成了规模巨大的计算机产业,带动了全球范围的技术进步,由此引发了深刻的社会变革,计算机已遍及一般学校、企事业单位,进入寻常百姓家,成为信息社会中必不可少的工具。
计算机的应用在中国越来越普遍,改革开放以后,中国计算机用户的数量不断攀升,应用水平不断提高,特别是互联网、通信、多媒体等领域的应用取得了不错的成绩。1996年至2009 年,计算机用户数量从原来的630万增长至6710 万台,联网计算机台数由原来的2.9万台上升至5940万台。互联网用户已经达到3.16 亿,无线互联网有6.7 亿移动用户,其中手机上网用户达1.17 亿,为全球第一位。
三、人工智能技术是媒介吗?
人工智能技术不是媒介,是应用。在各行业产业链的各节点直至终端,都可能是人工智能的应用范围。如人工智能应用到汽车上,形成自动驾驶系统;应用到今日头条,就会出现智能推送。现实生活中随着人工智能技术应用越来越广泛,人类终将生活在一个高度智能化的世界中。人工智能的媒介是互联网,包括移动互联。
四、人工智能的应用?
1. 无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面,例如计算机视觉、自动控制技术等。
美国、英国、德国等发达国家从20世纪70年代开始就投入到无人驾驶汽车的研究中,中国从20世纪80年代起也开始了无人驾驶汽车的研究。
2005年,一辆名为Stanley的无人驾驶汽车以平均40km/h的速度跑完了美国莫哈维沙漠中的野外地形赛道,用时6小时53分58秒,完成了约282千米的驾驶里程。
Stanley是由一辆大众途锐汽车经过改装而来的,由大众汽车技术研究部、大众汽车集团下属的电子研究工作实验室及斯坦福大学一起合作完成,其外部装有摄像头、雷达、激光测距仪等装置来感应周边环境,内部装有自动驾驶控制系统来完成指挥、导航、制动和加速等操作。
2006年,卡内基梅隆大学又研发了无人驾驶汽车Boss,Boss能够按照交通规则安全地驾驶通过附近有空军基地的街道,并且会避让其他车辆和行人。
近年来,伴随着人工智能浪潮的兴起,无人驾驶成为人们热议的话题,国内外许多公司都纷纷投入到自动驾驶和无人驾驶的研究中。例如,Google的Google X实验室正在积极研发无人驾驶汽车Google Driverless Car,百度也已启动了“百度无人驾驶汽车”研发计划,其自主研发的无人驾驶汽车Apollo还曾亮相2018年央视春晚。
但是最近两年,发现无人驾驶的复杂程度远超几年前所预期的,要真正实现商业化还有很长的路要走。
2. 人脸识别
人脸识别也称人像识别、面部识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,之后,随着计算机技术和光学成像技术的发展,人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期,人脸识别技术进入初级应用阶段。目前,人脸识别技术已广泛应用于多个领域,如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。
有一个关于人脸识别技术应用的有趣案例:张学友获封“逃犯克星”,因为警方利用人脸识别技术在其演唱会上多次抓到了在逃人员。
2018年4月7日,张学友南昌演唱会开始后,看台上一名粉丝便被警方带离现场。实际上,他是一名逃犯,安保人员通过人像识别系统锁定了在看台上的他;
2018年5月20日,张学友嘉兴演唱会上,犯罪嫌疑人于某在通过安检门时被人脸识别系统识别出是逃犯,随后被警方抓获。随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高,其将应用在更多领域,给人们的生活带来更多改变。
3. 机器翻译
机器翻译是计算语言学的一个分支,是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术(Neural Machine Translation,NMT),该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。
随着经济全球化进程的加快及互联网的迅速发展,机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面的价值凸显,也给人们的生活带来了许多便利。例如我们在阅读英文文献时,可以方便地通过有道翻译、Google翻译等网站将英文转换为中文,免去了查字典的麻烦,提高了学习和工作的效率。
4. 声纹识别
生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。
声纹识别的工作过程为,系统采集说话人的声纹信息并将其录入数据库,当说话人再次说话时,系统会采集这段声纹信息并自动与数据库中已有的声纹信息做对比,从而识别出说话人的身份。
相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件),声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点,在现有算法优化和随机密码的技术手段下,声纹也能有效防录音、防合成,因此安全性高、响应迅速且识别精准。
同时,相较于人脸识别、虹膜识别等生物特征识别技术,声纹识别技术具有可通过电话信道、网络信道等方式采集用户的声纹特征的特点,因此其在远程身份确认上极具优势。
目前,声纹识别技术有声纹核身、声纹锁和黑名单声纹库等多项应用案例,可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域,落地场景丰富。
5. 智能客服机器人
智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态,它能够实现语音识别和自然语义理解,具有业务推理、话术应答等能力。
当用户访问网站并发出会话时,智能客服机器人会根据系统获取的访客地址、IP和访问路径等,快速分析用户意图,回复用户的真实需求。同时,智能客服机器人拥有海量的行业背景知识库,能对用户咨询的常规问题进行标准回复,提高应答准确率。
智能客服机器人广泛应用于商业服务与营销场景,为客户解决问题、提供决策依据。同时,智能客服机器人在应答过程中,可以结合丰富的对话语料进行自适应训练,因此,其在应答话术上将变得越来越精确。
随着智能客服机器人的垂直发展,它已经可以深入解决很多企业的细分场景下的问题。比如电商企业面临的售前咨询问题,对大多数电商企业来说,用户所咨询的售前问题普遍围绕价格、优惠、货品来源渠道等主题,传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答,导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务。
而智能客服机器人可以针对用户的各类简单、重复性高的问题进行解答,还能为用户提供全天候的咨询应答、解决问题的服务,它的广泛应用也大大降低了企业的人工客服成本。
6. 智能外呼机器人
智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用,它能够自动发起电话外呼,以语音合成的自然人声形式,主动向用户群体介绍产品。
在外呼期间,它可以利用语音识别和自然语言处理技术获取客户意图,而后采用针对性话术与用户进行多轮交互会话,最后对用户进行目标分类,并自动记录每通电话的关键点,以成功完成外呼工作。
从2018年年初开始,智能外呼机器人呈现出喷井式兴起状态,它能够在互动过程中不带有情绪波动,并且自动完成应答、分类、记录和追踪,助力企业完成一些烦琐、重复和耗时的操作,从而解放人工,减少大量的人力成本和重复劳动力,让员工着力于目标客群,进而创造更高的商业价值。当然智能外呼机器人也带来了另一面,即会对用户造成频繁的打扰。
基于维护用户的合法权益,促进语音呼叫服务端健康发展,2020年8月31日国家工信部下发了《通信短信息和语音呼叫服务管理规定(征求意见稿)》,意味着未来的外呼服务,无论人工还是人工智能,都需要持证上岗,而且还要在监管的监视下进行,这也对智能外呼机器人的用户体验和服务质量提出了更高的要求。
7. 智能音箱
智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体,随着智能音箱的迅猛发展,其也被视为智能家居的未来入口。究其本质,智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话,家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作。
支撑智能音箱交互功能的前置基础主要包括将人声转换成文本的自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)技术,对文字进行词性、句法、语义等分析的自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术,以及将文字转换成自然语音流的语音合成技术(Text To Speech,TTS)技术。
在人工智能技术的加持下,智能音箱也逐渐以更自然的语音交互方式创造出更多家庭场景下的应用。
8. 个性化推荐
个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用,它建立在海量数据挖掘的基础上,通过分析用户的历史行为建立推荐模型,主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息,如商品推荐、新闻推荐等。
个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品,弱化用户被动消费意识,提升用户兴致和留存黏性,又可以帮助商家快速引流,找准用户群体与定位,做好产品营销。
个性化推荐系统广泛存在于各类网站和App中,本质上,它会根据用户的浏览信息、用户基本信息和对物品或内容的偏好程度等多因素进行考量,依托推荐引擎算法进行指标分类,将与用户目标因素一致的信息内容进行聚类,经过协同过滤算法,实现精确的个性化推荐。
9. 医学图像处理
医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用,它的处理对象是由各种不同成像机理,如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像。
传统的医学影像诊断,主要通过观察二维切片图去发现病变体,这往往需要依靠医生的经验来判断。而利用计算机图像处理技术,可以对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析等工作,进而完成病灶识别与标注,针对肿瘤放疗环节的影像的靶区自动勾画,以及手术环节的三维影像重建。
该应用可以辅助医生对病变体及其他目标区域进行定性甚至定量分析,从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。另外,医学图像处理在医疗教学、手术规划、手术仿真、各类医学研究、医学二维影像重建中也起到重要的辅助作用。
10. 图像搜索
图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用,分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素,基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征,针对海量数据进行多维度的分析与匹配。
该技术的应用与发展,不仅是为了满足当下用户利用图像匹配搜索以顺利查找到相同或相似目标物的需求,更是为了通过分析用户的需求与行为,如搜索同款、相似物比对等,确保企业的产品迭代和服务升级在后续工作中更加聚焦。
五、ai人工智能应用有哪些?
01 自然语言生成(Natural Language Generation)
自然语言生成是人工智能的分支,研究如何将数据转化为文本,用于客户服务、报告生成以及市场概述。
02 语音识别(Speech Recognition)
Siri就是一个典型的例子。
目前,通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
03 虚拟助理(Virtual Agents)
虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序,其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持,并可以作为智能家居的管理者。
六、电子媒介和纸质媒介有哪些?
纸质媒介主要是以纸为载体传播信息的媒体,主要有报纸、杂志、书籍。
报纸是指以刊载新闻和时事评论为主的定期向公众发行的印刷出版物。是大众传播的重要载体,具有反映和引导社会舆论的功能。
杂志:有固定刊名,以期、卷、号或年、月为序,定期或不定期连续出版的印刷读物。它根据一定的编辑方针,将众多作者的作品汇集成册出版,定期出版的,又称期刊。
书籍:是指装订成册的图书和文字,在狭义上的理解是带有文字和图像的纸张的集合。广义的书则是一切传播信息的媒体。
广播、电视、网络是三种最主要的电子媒介。电子媒介,是指运用电子技术、电子技术设备及其产品进行信息传播的媒介,主要包括广播、电视、电影、网络、录音、录像和光碟等等。
广播是指通过无线电波或导线传送声音的新闻传播工具。通过无线电波传送节目的称无线广播,通过导线传送节目的称有线广播。
网络会借助文字阅读、图片查看、影音播放、下载传输、游戏、聊天等软件工具从文字、图片、声音、视频等方面给人们带来极其丰富的生活和美好的享受。
七、人工智能应用端有哪些?
人工智能应用端有如下几个:
1. 机器学习和深度学习:可以用于图像分类、语音识别和自然语言处理等领域。
2. 机器翻译:可以用于将一种语言翻译成另一种语言,使不同文化背景的人们互相理解。
3. 智能推荐:可以通过分析用户的历史行为和兴趣,向用户提供更符合他们喜好的产品或服务。
4. 智能客服:可以通过自然语言处理技术在网站或应用程序上为用户提供更快捷、高效的服务。
5. 智能家居:可以通过语音控制或手机应用远程控制家庭电器,实现智能家居的梦想。
6. 自动驾驶:可以通过感知、决策和控制等技术,让车辆实现无人驾驶。
7. 医疗诊断:可以通过图像和数据分析技术,帮助医生更快速、准确地诊断疾病,并提供更精准的治疗方案。
8. 金融风控:可以通过大数据分析和机器学习技术,对银行、保险等机构的风险进行预测和控制,确保金融安全。
八、什么为人工智能的可能实现提供了媒介?
计算机的发展为人工智能的可能实现提供了媒介,计算机为人工智能的可能实现提供了媒介,第一台电子计算机的诞生,一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。到1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单,计算机理论发展产生的计算机科学,最终促使了人工智能的出现。计算机这个用电子方式处理数据的发明,为人工智能提供了必要的技术基础,为人工智能的可能实现提供了
九、人工智能应用?
1、无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物,也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志,在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
中国自主研制的无人车——由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车,2011年7月14日首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验,创造了中国自主研制的无人车在一般交通状况下自主驾驶的新纪录,标志着中国无人车在环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破。
2、智能音箱
智能音箱是传统有源音箱智能化升级的产物,是指具备智能语音交互系统、可接入内容服务以及互联网服务,同时可关联更多设备、实现对场景化智能家居控制的智能终端产品。智能音箱集成了人工智能处理能力,能够通过语音识别、语音合成、语义理解等技术完成语音交互。
智能音箱是智能家居的组成部分之一,智能音箱的功能延伸与智能家居产生了密切联系。如果把智能家居看作是一个智能生活系统的话,那智能音箱就是人工智能管家,是核心操控者。
3、人脸识别
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
4、智能客服机器人
近年来智能机器人技术不断发展和成熟,智能机器人被应用于金融、财务、客服工作等领域,其中,智能机器人在客服工作中的应用效果最为显著。它通过自动客服、智能营销、内容导航、智能语音控制等功能提高了企业客服服务水平。
智能客服系统是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的,适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业 。相较于传统人工客服,智能客服可以 7 X 24 小时在线服务,解答客户的问题、降低客服人力成本和提升用户网站活跃时长。
5、医学成像及处理
AI在快速医学影像成像方法、医学图像质量增强方法及医学成像智能化工作流图等方面均有突出表现。随着医学影像大数据时代的到来,使用计算机辅助诊断技术对医学影像信息进行进一步的智能化分析挖掘,以辅助医生解读医学影像,成为现代医学影像技术发展的重要需求。
十、人工智能的应用范畴?
. 语音识别:可以通过语音识别技术,将人类的语音转化为文字或命令,实现语音交互。
2. 自然语言处理:可以通过自然语言处理技术,分析和理解人类的语言,实现智能问答、语义分析等功能。
3. 机器学习:可以通过机器学习技术,从大量数据中学习和发现规律,实现数据挖掘、预测分析等功能。
4. 图像识别:可以通过图像识别技术,识别和分析图像中的内容,实现人脸识别、图像搜索等功能。
5. 智能推荐:可以通过智能推荐技术,根据用户的兴趣和行为,推荐个性化的内容和服务。
6. 自动驾驶:可以通过自动驾驶技术,实现车辆的自主驾驶,提高交通安全和效率。
7. :可以通过技术,实现的自主行动和智能交互,应用于工业、医疗、服务等领域。
8. 聊天:可以通过聊天技术,模拟人类的对话,实现智能客服、智能助手等功能。
以上是一些常见的应用,随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,的应用也将越来越广泛。